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北京OA协同办公系统

浅析数据挖掘技术在教学中的应用

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数据挖掘(data mining)是近年来数据库应用领域中相当热门的话题。数据挖掘一般是指在数据库或数据仓库中,利用各种分析方法与技术,对过去累积的大量繁杂数据进行分析、归纳与整合等工作,提取出有用的信息,例如趋势(trend)、模式(pattern)及相关性(relationship)等,并将其中有价值的信息作为决策参考提供给决策者。..

浅析微信在教育中的应用

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微信是一种更快速的即时通讯工具,具有零资费、跨平台沟通、显示实时输入状态等功能,与传统的短信沟通方式相比,更灵活、智能,且节省资费。完全免费,任何用户可以免费下载应用软件,在使用过程中只需要支付给运营商少量的流量费,所有的功能不需要额外付费。..

分析SaaS服务将如何转变企业传统架构

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随着云计算的日渐成熟,云计算服务也开始得到产业各界的接受与支持。越来越多的企业开始部署自己的云计算网络。云计算在以互联网为主要商业模式的企业中取得了极大的成功,现在越来越多的企业希望采用云计算,主力企业全新的商业模式。 ..


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分析现阶段的大数据挖掘带动的变迁

作者:佚名  来源:网络

    随着数据库产业的膨大,人们对数据库已经不太满足了,于是把databases说成大数据,这便遇到了两个不可回避的挑战,第一个挑战是由于关系代数的形式化约束过于苛刻,无法表示现实数据;第二个挑战是随着数据量的增大,关系代数运算性能急剧下降。在这个时候,我们的存储技术得到了迅猛发展,人类进入了搜索时代。搜索因为存储便宜了,存储的速度大概每9个月翻一番,所以存储带动了技术的脚步,这种搜索时代经过了20多年的发展,带领我们进入了一个半结构化数据挖掘时代。

    网络化的大数据挖掘
    随着互联网带宽6个月翻一番的速度,人类进入了交互时代,交互带动着计算和存储的发展。

    移动互联网时代的大数据挖掘主要是网络化环境下的非结构化数据挖掘,这些数据形态反映的是鲜活的、碎片化的、异构的、有情感的原生态数据。

    非结构化数据的特点是,它常常是低价值、强噪声、异构、冗余冰冷的数据,有很多数据放在存储器里就没再用过。数据的形式化约束越来越宽松,越来越接近互联网文化、窗口文化和社区文化。

    关注的对象也发生很大改变,挖掘关注的首先是小众,只有满足小众挖掘需求,才谈得上满足更多小众组成的大众的需求,因此一个重要思想就是由下而上胜过由上而下的顶层设计,强调挖掘数据的真实性、及时性,要发现关联、发现异常、发现趋势,总之要发现价值。
   
    如果云计算支撑大数据挖掘要发现价值,那么我们认为云计算本来就是基于互联网的大众参与计算模式,其计算资源是动态的,可收缩的,被虚拟化的,而且以服务的方式提供。 产生摆脱了传统的配置带来的系统升级,更加简洁、灵活多样、个性化,手机、游戏机、数码相机、电视机差别细微,出现了更多icloud产品,界面人性化、个性化,都可成为大数据挖掘的终端。

    挖掘员支撑各种各样的大数据应用,如果我们有数据收集中心、存储中心、计算中心、服务中心,一定要有数据挖掘中心,这样一来,就可以实现支撑大数据的及时应用和价值的及时发现。

    大数据标志一个新时代的到来,这个时代的特征不只是追求丰富的物质资源,也不只是无所不在的互联网带来方便的多样化的信息服务,同时还包含区别于物质的数据资源的价值挖掘和价值转换,虚拟世界的信息价值挖掘导致更加精确的控制物理世界的物质和能量,以及由大数据挖掘带来的精神和文化方面的崭新现象。

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